MCP Memory Service
Server MCP di doobidoo
Store and search persistent semantic memory with a knowledge graph, shared across agents, sessions and AI clients.
Installa MCP Memory Service
Gira sul tuo computer. Il tuo client lo avvia con questo comando:
Richiede uv (Python) sul tuo computer. I passaggi qui sotto mostrano dove va il comando in ogni client.
Condividi questo server
Apre questa pagina, con il comando di installazione e i passaggi di configurazione.
mcp.tc/i/mcp-memory-serviceDescrizione
MCP Memory Service is a self-hosted memory backend for AI assistants and agent pipelines. It stores decisions, project context and code patterns, and retrieves them by semantic search. A knowledge graph links memories with typed relationships, and a consolidation step compresses older memories. Embeddings run locally via ONNX.
It runs locally over stdio with uvx (uvx --from mcp-memory-service memory server) or pip install mcp-memory-service. The same service can also run as an HTTP server with a REST API and web dashboard (memory server --http). Storage backends include SQLite, Cloudflare, Hybrid and Milvus. No API key is needed for local use.
Cosa puoi fare
- Store memories that persist across sessions and agents
- Search memories by semantic similarity
- Filter memories by tags with AND/OR matching
- Link memories in a knowledge graph with typed edges
- Consolidate older memories automatically
- Use the REST API and web dashboard in HTTP mode
- Tag memories by agent identity with the X-Agent-ID header
Tool
I server locali mostrano i loro tool solo quando sono in esecuzione, e questo non pubblica l’elenco in anticipo. Il tuo client li mostra dopo averlo aggiunto.
Prompt di esempio
Remember that we chose SQLite for this project because of single-user deployment.
Search my memory for past decisions about the authentication design.
Find memories tagged architecture and database.
What did we decide last week about the API versioning?
Configurazione
Ogni client avvia MCP Memory Service sul tuo computer con lo stesso comando. Scegli il tuo; la pagina ricorda la tua scelta.
Claude Code
- Eseguilo in un terminale, nella cartella del tuo progetto:
claude mcp add --transport stdio mcp-memory-service -- uvx --from mcp-memory-service memory server- Avvia Claude Code e digita
/mcp. mcp-memory-service dovrebbe risultare collegato.
Aggiungi --scope user per renderlo disponibile in tutti i progetti.
Claude Desktop
- Apri Settings → Developer → Edit Config. Si apre
claude_desktop_config.json. Aggiungi:
{
"mcpServers": {
"mcp-memory-service": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-memory-service",
"memory",
"server"
]
}
}
}- Salva il file e riavvia Claude Desktop.
Richiede uv (Python) sul tuo computer. Il file si trova in ~/Library/Application Support/Claude/ su macOS e in %APPDATA%\Claude\ su Windows.
Cursor
Aggiungi a Cursor (si apre in una nuova scheda)
Oppure aggiungilo a mano in ~/.cursor/mcp.json (tutti i progetti) o in .cursor/mcp.json (questo progetto):
{
"mcpServers": {
"mcp-memory-service": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-memory-service",
"memory",
"server"
]
}
}
}Richiede uv (Python) sul tuo computer.
VS Code
Installa in VS Code (si apre in una nuova scheda)
Oppure da un terminale:
code --add-mcp '{"name":"mcp-memory-service","type":"stdio","command":"uvx","args":["--from","mcp-memory-service","memory","server"]}'Oppure fai commit nel repository in .vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"mcp-memory-service": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-memory-service",
"memory",
"server"
]
}
}
}Richiede uv (Python) sul tuo computer.
Devin Desktop
- Aggiungilo a
~/.config/devin/mcp_config.json(macOS e Linux) o a%APPDATA%\devin\mcp_config.json(Windows):
{
"mcpServers": {
"mcp-memory-service": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-memory-service",
"memory",
"server"
]
}
}
}- Aggiorna l’elenco dei server MCP in Cascade.
Devin Desktop è il nuovo nome di Windsurf.
Codex
codex mcp add mcp-memory-service -- uvx --from mcp-memory-service memory serverOppure modifica direttamente ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.mcp-memory-service]
command = "uvx"
args = ["--from", "mcp-memory-service", "memory", "server"]Richiede uv (Python) sul tuo computer.
Gemini CLI
gemini mcp add mcp-memory-service uvx -- --from mcp-memory-service memory serverCosì lo aggiungi al progetto corrente. Aggiungi -s user per usarlo ovunque.
Qualsiasi client
La maggior parte dei client che avviano server locali accetta questa forma:
{
"mcpServers": {
"mcp-memory-service": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-memory-service",
"memory",
"server"
]
}
}
}Zed mette i server sotto context_servers nelle sue impostazioni, con gli stessi campi command, args ed env.
Richiede uv (Python) sul tuo computer.
Domande frequenti
Posso incollare mcp.tc/i/mcp-memory-service nel mio client MCP?
No. MCP Memory Service gira sul tuo computer, avviato dal tuo client, quindi non ha un indirizzo web a cui collegarsi. Il link rapido è la pagina da condividere; il comando di installazione è uvx --from mcp-memory-service memory server.
MCP Memory Service richiede una chiave API?
No. Non dichiara chiavi né variabili d’ambiente. Gira con i permessi del tuo account utente, quindi controlla cosa possono raggiungere i suoi tool.
MCP Memory Service è un server remoto o locale?
Locale. Il tuo client lo avvia come processo sul tuo computer con uvx --from mcp-memory-service memory server, che richiede uv (Python).
Cosa può fare MCP Memory Service?
Puoi store memories that persist across sessions and agents, search memories by semantic similarity e filter memories by tags with AND/OR matching.
Quali client possono usarlo?
Qualsiasi client che avvia server locali: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Devin Desktop, Codex, Gemini CLI, Zed e altri. claude.ai e ChatGPT si collegano solo a server remoti.
Chi ha scritto questa pagina?
Il robot di mcp.tc ha letto i metadati pubblici di MCP Memory Service (le pagine del suo pacchetto e del repository), e un modello di AI ne ha ricavato il testo. Una persona esamina tutto ciò che i controlli non riescono a confermare. Il testo può comunque contenere errori, quindi se ne trovi uno usa Segnala questa scheda su questa pagina.
Embed
Mostra MCP Memory Service in un README o sul tuo sito. Ogni embed rimanda a questa pagina, usa il comando di installazione del server e non imposta cookie. Come funzionano gli embed
Badge per il README
[](https://mcp.tc/i/mcp-memory-service)<a href="https://mcp.tc/i/mcp-memory-service"><img src="https://mcp.tc/i/mcp-memory-service/badge.svg" alt="MCP Memory Service on mcp.tc" height="20"></a>Segue la modalità chiara o scura di chi legge. Aggiungi ?theme=light o ?theme=dark per fissarla, oppure ?style=compact per mostrare il simbolo senza la scritta.
Scheda per il sito
<script src="https://mcp.tc/w/mcp-memory-service.js" async></script>La scheda compare dove si trova il tag. Aggiungi data-theme="dark" o data-size="compact" al tag per cambiarla. Il file contiene tutto ciò che serve, quindi non fa altre richieste e non imposta cookie.
iframe
<iframe src="https://mcp.tc/embed/mcp-memory-service" title="MCP Memory Service on mcp.tc" width="420" height="200" loading="lazy" allow="clipboard-write" style="border:0;border-radius:8px;max-width:100%"></iframe>Usalo nelle pagine che non consentono script. Aggiungi ?theme=light o ?theme=dark all’indirizzo per fissare i colori.
JSON
La scheda come dati per le tue pagine e i tuoi strumenti: nome, descrizione breve, comando di installazione, tool e i link «Aggiungi a». Qualsiasi sito può leggerla (CORS aperto).
https://mcp.tc/i/mcp-memory-service.jsonmcp.tc non è affiliato a doobidoo. Questa pagina è stata costruita dai metadati pubblici di MCP Memory Service (ultimo controllo: 3 ott 2026), e la descrizione l’ha scritta un modello di AI, quindi può contenere errori. Nomi e marchi appartengono ai rispettivi titolari. Qualcosa non va? Segnala questa scheda.